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# アダプターの作成と使用
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アダプターは、既存の Rekognition 深層学習モデルに追加できるモジュール式のコンポーネントであり、トレーニング対象のタスクに合わせて機能を拡張できます。アダプターを使って深層学習モデルをトレーニングすることにより、特定のユースケースに関連するイメージ分析タスクの精度を高めることができます。

アダプターを作成して使用するには、Rekognition にトレーニングデータとテストデータを提供する必要があります。そのためには、次のうちいずれかの方法を実行します。
+ 一括分析と検証 - Rekognition が分析とラベルの割り当てを行うイメージを一括分析することで、トレーニングデータセットを作成できます。その後、イメージ用に生成された注釈をレビューし、予測を検証または修正します。イメージを一括分析する方法の詳細については、「[Bulk analysis](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/dg/bulk-analysis.html)」を参照してください。
+ 手動での注釈 - イメージをアップロードし注釈を付けることによりトレーニングデータを作成するときはこの方法を使います。テストデータは、イメージをアップロードして注釈を付けるか、自動分割することにより作成します。

詳細については、以下のトピックをご覧ください。

**Topics**
+ [一括分析と検証](adapters-bulk-analysis.md)
+ [手動での注釈](adapters-manual-annotation.md)